Nace.AI: Drex v1.5 대 ScaleDown: Classify-1
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Nace.AI: Drex v1.5(US$0.14 / 100만 토큰 (≈ ₩189))와(과) ScaleDown: Classify-1(US$0.14 / 100만 토큰 (≈ ₩189))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Nace.AI: Drex v1.5 | ScaleDown: Classify-1 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Nace.AI | ScaleDown |
| 입력 | US$0.14 / 100만 토큰 (≈ ₩189) | US$0.14 / 100만 토큰 (≈ ₩189) |
| 컨텍스트 윈도우 | 131,072 | 1,000,000 |
| 최대 출력 | 117,964 | 900,000 |
| 입력 | text | text, image, file |
| 출력 | decisions | decisions |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 9. | 2026. 10. 13. |
주요 차이점
- 두 모델의 입력 가격은 거의 같습니다.
- ScaleDown: Classify-1는(은) 7.6배 더 긴 컨텍스트(1,000,000 토큰)를 읽습니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Nace.AI: Drex v1.5에서 US$0.000140, ScaleDown: Classify-1에서 US$0.000140입니다.
자세히 보기
Nace.AI: Drex v1.5는 Nace.AI의 decisions 모델로, 2026-10-09에 출시되었습니다. ScaleDown: Classify-1은 ScaleDown의 decisions 모델로, 2026-10-13에 출시되었습니다. 둘 다 같은 카테고리에 속하므로, 둘 사이의 선택은 어떤 종류의 출력을 얻는지에 관한 것이 아니라, 둘 다 decisions를 반환하기 때문이며, 무엇을 입력으로 넣는지 그리고 한 번에 얼마나 많이 넣을 수 있는지에 관한 것입니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트와 입력 모달리티입니다. Classify-1은 텍스트, 이미지, 파일을 받으며, 컨텍스트 윈도우는 둘 중 더 큰 1,000,000 토큰입니다. Drex v1.5는 텍스트만 받고 최대 131,072 토큰입니다. 두 모델 모두 지원 파라미터를 나열하지 않으므로, 요청의 기본 사항을 넘어서는 튜닝 노브를 기대해서는 안 됩니다. 가격 면에서 둘은 입력에 대해 거의 같고, 출력 가격에 기록된 의미 있는 차이가 없으므로, 비용이 여기서 결정 요인이 될 가능성은 낮습니다.
호출을 선택하는 개발자에게 실용적인 규칙은 이러한 차이에서 나옵니다. 입력이 일반 텍스트이고 대략 131k 토큰 안에 편안히 들어간다면, Drex v1.5가 그 작업을 처리하며 더 작고 단순한 페이로드를 유지하게 해줍니다. 이미지, 업로드된 파일, 또는 전체 로그, 계약서, 여러 파일 묶음 같은 매우 긴 문서를 분류하거나 결정해야 한다면, Classify-1이 실제로 그 입력을 받을 수 있는 모델이며, 더 큰 윈도우는 사용자 쪽에서 청킹과 이어붙이기 단계를 줄여줍니다. 스크린샷과 질문을 섞은 작업, 또는 수백 페이지의 텍스트에 걸친 작업은 거의 기본적으로 Classify-1을 가리킵니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. 게이트웨이가 OpenAI 호환 API를 노출하기 때문입니다. 같은 엔드포인트에 같은 요청 형태로 요청을 보내며, 바뀌는 것은 모델 id뿐입니다. Drex v1.5에는 "nace-ai/drex-v1.5"를, Classify-1에는 "scaledown/classify-1"을 사용하세요. 클라이언트 코드, 인증, 응답 처리는 그대로 유지되므로, 둘 사이 전환은 한 줄 변경이며 두 개의 통합을 유지하지 않고도 서로 다른 워크로드를 서로 다른 모델로 라우팅할 수 있습니다.
Classify-1이 더 안전한 선택처럼 보일 때도 Drex v1.5를 선택할 이유는 있습니다. 파이프라인이 텍스트 전용이고 이미 컨텍스트 한도 안에 들어간다면, Drex v1.5는 필요하지 않은 이미지나 파일 페이로드를 보내는 것을 피하며, 입력 가격이 거의 같으므로 그것을 유지하는 데 비용 불이익이 없습니다. 모달리티나 길이가 의문일 때는 Classify-1을 기본으로, 단순한 텍스트 결정에는 Drex v1.5를 간결한 선택으로 여기세요.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "nace-ai/drex-v1.5"에서 "scaledown/classify-1"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.post("/decisions", { body: {
"model": "scaledown/classify-1",
"state": "Customer: I was charged twice for my order and want my money back.",
"questions": {
"team": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this message?",
"criteria": {
"billing": "Payments, refunds, invoices",
"support": "Product questions and bugs",
"sales": "Pricing and new purchases"
}
},
"urgent": {
"type": "noul",
"instructions": "Does this need a reply today?",
"criteria": {
"true": "Money, outage or legal risk",
"false": "Can wait"
}
}
}
} });
console.log(result.answers);
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